为您的数据新闻创建正确的视觉效果_会计论文

为您的数据新闻创建正确的视觉效果

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统计学家 Howard Wainer 和心理学家 Michael Friendly 是数字魔术师——他们让看不见的东西变得可见。两位世界数据可视化领域的领军人物,他们是新书《数据可视化的历史》的合著者

Wainer 现已退休,曾任教育考试服务中心首席研究科学家、美国国家医学检验委员会杰出研究科学家和宾夕法尼亚大学统计学教授。 Friendly 是多伦多约克大学的心理学教授,也是数据可视化史的领先学者。

在下面的Q

在为客户创建图表和图形等视觉信息时,CPA 应该问自己哪些问题?

问自己三个问题。首先,我的客户想要提出什么主张?其次,我有什么证据来支持这些说法?第三,观众是谁?他们理解什么样的数据显示?

你写出良好的数据图形显示,就像优秀的写作一样,能够清晰、准确和高效地表达想法。 CPA 应遵循哪些视觉“语法”规则?

他们应该清楚地思考,准确地思考,并尽可能少地描述由此产生的想法,避免无关紧要。开发一个仅显示所需内容而仅显示内容的显示器。此外,您必须将数据显示视为与人类眼睛和人类思想进行交流的一种方式。任何显示如果有一个有意义的标题来回答观众的这个问题,就更容易理解:“为什么我需要理解这个?”并确保所有标签都清晰易读。

计算机如何使数据可视化变得更好——甚至更糟?

从好的方面来说,计算机已经为几乎任何人提供了大量可能有用的图形描述。不利的一面是,计算机为几乎所有人提供了大量可能毫无意义或误导性的图形描述。

图表“撒谎”的最常见方式有哪些?是否有经验法则可以防止这种情况发生?

简短的回答是,尽可能巧妙地讲述视觉真相,然后将其展示给可信赖的各方并询问他们:“数据携带的信息是什么?”如果他们没有理解你想要传达的信息,你就失败了。

有关以易于理解的形式提供的更多详细信息,感兴趣的读者可以直接参考 Wainer 的《视觉启示》一书的第一章,标题为“如何错误地显示数据”。

散点图如何优于条形图和饼图? CPA 如何使用它们?

散点图优雅地显示了两个变量之间的关系,例如赚取的收入与缴纳的税款。其他两种格式无法做到这一点。散点图还可以显示趋势、不确定性和不寻常的观察结果,这些在数值摘要中是无法检测到的。

是否有您推荐的数据可视化软件程序?

有几十个。每个都有自己的优点和缺点。 R 和 Python 等高级语言是最灵活的,但需要最多的知识才能充分使用。低级包很容易,但有限制。 Tableau 软件是一种流行的中间选项。它结合了灵活的图形和易于使用的界面。

最灵活、最强大的图形工具可能是最老式的——手绘图片或用手写笔在平板电脑上徒手绘制的图片。如果你走那条路,请同时聘请有天赋的设计师和优秀的艺术家——前者决定画什么,后者执行它。

在您的书中,您说 1800 年代后期成为数据描述进步的“黄金时代”,而 1900 年代初期是“黑暗时代”。你认为我们这个时代可能潜伏着一些黑暗的角落。为什么?

从 1860 年代到 1890 年代,统计学家和政府急切地采用图形表示。然后与政府资助的统计相册相关的成本超过了支付账单的人的热情,专家们重新依赖数字和表格。

今天,我们可能会成为工具的奴隶。那些想要显示数据的人过于依赖最简单的东西,并且可能会成为他们软件默认选项的囚徒。使用高级软件在自定义图表上绘制数据点很容易。但是绘制图表的好品味落后于制作它们的能力。我们需要更少的关于如何绘制图表的食谱和更多的美食指南,告诉我们应该绘制什么样的图表。

好消息是,现在有很多优秀的平面设计和交流渠道,可以作为灵感和指导。我推荐书籍功能艺术:信息图形和可视化简介和真实艺术:数据、图表和地图,阿尔贝托开罗和数据可视化基础:克劳斯威尔克制作信息丰富和引人注目的数字的入门。< /p>

作为研究生,你们都在普林斯顿大学的统计学教授约翰·图基的指导下学习。你说他彻底改变了数据可视化。怎么样?

他认为数据分析的目标是洞察力,而不是数字。结果,他改变了现代科学。他向我们灌输了他的基本信念,即“图形的最大价值在于它迫使我们注意到我们从未期望看到的东西。”例如,Tukey 教会了我们从数据中减去标准统计摘要(例如,拟合线)留下发现新事物的机会。我们的数据可视化历史突出了没有图表就不会发生的科学发现。

在 1780 年代,威廉·普莱费尔 (William Playfair) 发明了条形图、折线图和饼图,以及框架、标题、轴标签、时间段指示器和其他标准装饰。这个视觉天才是谁?

Playfair 是一名苏格兰人,曾受过工业革命巨头(如蒸汽机创新者 James Watt)的培训,成为一名实用工程师。 Playfair 轮流担任工程师、绘图员、经济学家、统计学家和银匠。他很狡猾,有时甚至肆无忌惮,但在提出经济趋势可以在图表中看到的想法方面是个天才。

他在数据可视化方面的进步令人震惊,以至于当法国国王路易十六第一次看到他的视觉发明时,他说:“他们显然会说所有语言。”

1786 年,他制作了第一张暴涨的国债图表。它出色地整合了历史抵押信息。例如,它表明,在 1775 年,当他所谓的“美国战争”开始时,英格兰的债务为 1.35 亿英镑,但在 1784 年战争结束时几乎翻了一番,达到 2.5 亿英镑。

更重要的是,他向更习惯于查看表格中的数字的观众介绍了视觉推理和对经济数据的思考。 Playfair 说:“[为了深入了解统计信息]我突然想到,在关注比例和幅度时吸引眼球是传达独特想法的最佳和最容易的方法。”

科学和社会问题如何推动视觉信息呈现方面的创新?

天花、霍乱和其他疾病的广泛流行等问题从人类共同生活在大城市开始就一直存在。每个时代都有自己处理此类问题的工具,但它们必须与当时流行的认识论观点相吻合。

随着 18 世纪经验主义的深入发展,人们开始收集反映公众健康状况的数据。一旦专家掌握了数据,他们自然会寻找方法来理解它们。正如 Tukey 所观察到的,图表是发现意外情况并因此指出潜在解决方案的最佳方式。

战争和数据收集之间的关系是否与疾病和数据收集的关系平行?

是的。在战争中,生命和财宝以极快的速度流失,使用已被证明如此成功地战胜疾病的相同方法收集和分析与战争相关的数据是很自然的。

英国护士弗洛伦斯·南丁格尔有数学天赋。有人称她为“热情的统计学家”。她对克里米亚战争期间英国野战医院死因的细致记录很快揭示了恶劣的卫生条件和疾病,尤其是霍乱,杀死的英国士兵远多于敌人的枪支。

图表中最接近顶点的小楔形(通常以其设计者的名字称为“夜莺玫​​瑰”)显示战斗死亡。它们始终与更大的蓝色楔形物相形见绌,它们是因疾病而死亡的。

她对数据的巧妙视觉描绘导致战场卫生发生了巨大变化。她永远改变了战争与和平时期的医疗实践。

– George Spencer 是北卡罗来纳州的自由作家。要对本文发表评论或对另一篇文章提出建议,请通过 Chris.Baysden@aicpa-cima.com 联系 JofA 副主任 Chris Baysden。

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